文｜李炤锋
昨日，腾讯 WorkBuddy 开放平台正式上线。这是 WorkBuddy 今年 3 月发布以来，首次完整披露开放生态战略。
据了解 ·，首批已有超过 100 家合作伙伴进入平台，覆盖智能硬件、行业应用和开发者三个方向。腾讯将其定位为国内首个同时连接这三层生态的 Agent 平台。
发布会现场，智能眼镜、录音卡片、麦克风和耳机等产品集中亮相。WorkBuddy 目前已连接 30 多个硬件品牌、十余种设备品类，此次首发的 9 款联名产品，也大多与语音、图像等信息采集有关。
首批合作为何集中在输入端？36 氪就此向腾讯 WorkBuddy 开放生态负责人林佐露提问。
" 大家可以在 WorkBuddy 的工作台发起任务，也可以通过随身设备发起任务，它只是一个发起的途径。" 林佐露说。硬件让人与 Agent 的交互变得更随身、更高频，但在他看来，办公 Agent 的变化并不只发生在入口。
" 我们相信 Agent 继续发展，对组织和企业而言，它会是一种数字生产力、一个数字员工。"
今天的办公 Agent 大多仍由人主动调用：用户提出需求，Agent 给出回答或完成一项任务。但如果 Agent 长期参与一个项目，它面对的就不再是一次性的问答，而是持续变化的进度、共同使用的知识空间和多个协作者。
林佐露把这种变化放在组织协作中理解。过去，企业内部的很多协同基于即时通信工具完成；接下来，IM 和 AI 工作台可能逐步融合，" 在同一个知识空间、同一个上下文里面，产生多人和 Agent 的交互 "。
Agent 在其中扮演的角色也会发生变化。" 我们相信 WorkBuddy 的专家未来会有更多种方式被唤醒，或者是人被 Agent 调用，不一定是人在调用 Agent。"
至于任务从哪里发起、工作流下一步触达到哪里，不同规模的组织、不同行业的企业会形成各自的方式。WorkBuddy 不会预先定义哪一种形态最好。林佐露说，团队目前要做的，是在模型、Harness 和行业能力逐步连接后，把 " 当下最好的生产力效果 " 交付给用户和企业伙伴。
这也是为什么，WorkBuddy 要在上线不到半年就开始加速搭建生态的背景。
" 最后一个任务好不好，是从基模到 Harness，到上下文、工具调用，再到场景联通性，每个环节乘起来的结果。" 林佐露说。
为了承接这些能力，WorkBuddy 推出了 "Buddy 应用 "。合作伙伴可以把自己的业务场景、工具和品牌接入平台，形成面向特定行业的 AI 工作台。目前已有 30 余个行业应用加入，覆盖金融、法律、医疗、教育、公益和企业服务等 20 多个领域。
开发者还可以通过 Skill、Expert 和 Connector 接入专业能力。Skill 为 Agent 提供完成特定任务的方法，Expert 对应专业智能体或智能体团队，Connector 用于连接外部系统，目前支持 MCP 和 CLI 两种方式。
林佐露提到，最早参与平台建设的，通常是已经在特定行业积累了专业数据、知识或流程经验的伙伴。他们过去可能通过 SaaS 软件服务客户，现在则尝试在 Agent 底座上重新组织这些能力。
一些 SaaS 企业此前也尝试自行开发 Agent 应用，但在运行环境、上下文管理等工程环节投入较大。" 他们对自己领域的知识很熟悉，但对工程的部分投入非常巨大，对他来说也不是最具性价比的方式。" 林佐露说。与 WorkBuddy 合作后，SaaS 厂商可以继续专注于自己熟悉的行业场景，通用的 Agent 能力则由平台提供。
不过，接入 WorkBuddy 并不意味着合作伙伴要把原有产品完整迁移过来。
目前，部分软件在 WorkBuddy 中开放的功能和权限，仍少于其独立客户端。对此，林佐露认为，不是所有能力都适合放进 Agent。以阅读为例，用户如果需要沉浸式阅读，一篇文章仍然更适合呈现在浏览器等专门的容器中，而不是由 Agent 压缩成几十字的摘要。
合作伙伴需要自行判断，哪些任务适合用自然语言发起并自动完成，哪些仍应留在原有客户端和网站中。至少在现阶段，WorkBuddy 更像是原有软件和业务系统之上的任务入口与执行层，而非对独立应用的整体替代。
对于生态本身，林佐露也保持了相对克制的判断。
" 生态是不太能被计划的，不是说你希望怎么样，这个生态就会长成什么样。" 在他看来，有没有生态是一个结果，源头仍然是产品是否足够好、是否拥有足够多的用户，以及开放的设计是否合理。只有用户确实需要这些能力，行业伙伴和开发者才会持续投入。
因此，首批超过 100 家伙伴更多反映了平台开放初期的参与意愿，还不能说明生态已经形成。WorkBuddy 也没有为合作伙伴数量设定明确目标。与此同时，商业机制也还在建设中。WorkBuddy 正在开发面向伙伴的经营、运营和营销工具，支付能力与分发通路尚未正式推出。
在采访中，林佐露认为，用户最终会为真正解决问题、具有生产力价值的任务付费。随着更多行业技能、数据和经验进入平台，用户能够完成更复杂的任务，也可能产生更高的支付意愿。WorkBuddy 希望将其中一部分价值导向提供 Buddy 应用、Connector 和 Skill 的合作伙伴，但具体的定价和分配方式目前尚未公布。
今年 3 月上线以来，WorkBuddy 已经更新 50 多个版本，并开始在政务、教育、金融、传媒等 50 多个行业落地。在广东，部分政务单位已开展场景对接和试点；山东莱州为 6000 多名中小学教师配备了相关 AI 助教；在传媒领域，WorkBuddy 也参与了央视对达沃斯论坛和世界人工智能大会的报道工作。
智能硬件让 Agent 拥有了更多入口，行业伙伴则补充了任务继续执行所需的数据、工具和经验。这些能力能否连成稳定的工作链条，决定了 WorkBuddy 能否从响应指令的办公工具，进一步进入企业的日常协作。
" 开放是我们要做的工作，生态是一个结果。" 林佐露这样总结道。
